CTA trend following — TSMOM#

Se hai letto le pagine fin qui, conosci ormai un solo mestiere: vendere assicurazione. Questa pagina esce da quel perimetro, perché la terza strategia non vende volatilità — semmai, come vedrai, ne replica l’acquisto. È un CTA trend following (nella versione accademica: time-series momentum, TSMOM) su futures diversificati in sei settori — indici azionari, Treasury, valute, metalli, energia, agricoli — che compra i mercati in salita e vende quelli in discesa: ogni giorno di borsa il bot legge il segno dei rendimenti degli ultimi 1, 3 e 12 mesi di ogni strumento, prende posizione nella direzione che ne esce, dimensiona la taglia in proporzione inversa alla volatilità e si muove solo quando lo scostamento dal bersaglio supera una banda di non-trading. La tengo, operativa accanto alla TRPS e alla DHCS, perché è il loro complemento naturale: la letteratura la indica come la strategia liquida che meglio attraversa proprio i due scenari — i ribassi azionari prolungati e i regimi inflattivi — in cui la vendita di opzioni e il portafoglio collaterale soffrono insieme. E non è nata dal nulla: è l’estensione di due cose che il sistema già faceva. La prima è il roll dei futures — il bot rollava già contratti per la guardia notturna e per l’hedge della DHCS (pagina Futures), e qui quella funzione di servizio diventa il motore di una strategia autonoma. La seconda è il return stacking della pagina Capital efficiency: i futures si tengono a margine, quindi il premio del trend si impila sopra il portafoglio e sopra il VRP già raccolto, senza un dollaro di capitale dedicato. Ne descrivo il razionale, il lato critico della letteratura, la ricetta esatta, l’universo, le aspettative oneste e i punti deboli, nell’ordine.

Perché il trend paga#

Il time-series momentum è, con ogni probabilità, l’anomalia più documentata della letteratura finanziaria: i mercati che sono saliti negli ultimi 1-12 mesi tendono, in media, a continuare a salire; quelli scesi a continuare a scendere; oltre i 12-24 mesi il segnale si inverte. Il paper fondativo di Moskowitz, Ooi e Pedersen (Time Series Momentum) lo misura su 58 futures di ogni classe; Babu e coautori (Trends Everywhere) lo ritrovano su 82 mercati, inclusi quelli scoperti dopo la pubblicazione della ricetta, che è il test out-of-sample più onesto che esista; Lempérière e i colleghi di CFM (Two Centuries of Trend Following) lo ricostruiscono dal 1800 con una significatività statistica — t-stat intorno a 10 — che in questo campo non ha eguali; Hurst, Ooi e Pedersen (A Century of Evidence on Trend-Following Investing) confermano su un secolo che il premio è positivo in ogni decennio, comprese le due guerre mondiali. Non è un pattern fragile scovato in un angolo di dati: è ovunque si guardi, da due secoli.

Perché dovrebbe persistere? Le tre spiegazioni comportamentali classiche — il conservatorismo degli investitori che aggiornano troppo lentamente le proprie convinzioni (Barberis, Shleifer e Vishny, A Model of Investor Sentiment), l’overconfidence che fa attribuire a sé i successi e al caso gli insuccessi (Daniel, Hirshleifer e Subrahmanyam, Investor Psychology and Security Market Under- and Overreactions), la diffusione graduale dell’informazione tra investitori che ne osservano solo un pezzo (Hong e Stein, A Unified Theory of Underreaction, Momentum Trading, and Overreaction) — producono tutte la stessa impronta: sottoreazione alle notizie sull’orizzonte di mesi, sovrareazione e ritorno oltre l’anno. Sono bias cognitivi documentati e stabili, non inefficienze tecniche che un market maker veloce possa arbitrare via; e il meccanismo funziona mercato per mercato, il che rende la versione time-series su pochi futures la trasposizione fedele della teoria. A questi si aggiunge un canale non comportamentale che conosci già: chi copre rischi ha fretta, chi li assorbe si fa pagare — le stesse pressioni di hedging che generano il VRP spingono i prezzi lentamente verso il nuovo equilibrio, e il trend follower è il traghettatore che incassa il pedaggio.

Prima che l’evidenza ti convinca troppo, però, c’è un’avvertenza che cambia tutto il design: il premio per singolo mercato è modesto — Sharpe 0,3-0,4, meno di quanto renda comprare e tenere l’azionario — e il valore della strategia è di aggregazione. I trend dei sei settori sono quasi scorrelati tra loro, e mettere insieme una quindicina di mercati moltiplica il rapporto rendimento/rischio per un fattore che la letteratura stima tra 2 e 4 a seconda dell’ampiezza dell’universo. Il motore non è il segnale: è la diversificazione.

Il lato critico#

Se l’evidenza è così schiacciante, perché non lo fanno tutti — e perché la maggior parte di chi ci ha provato ha smesso? Prima della ricetta serve l’avvocato del diavolo, perché su questa strategia la letteratura critica è affilata quanto quella celebrativa, e il design che descrivo sotto è figlio più della prima che della seconda. Huang e coautori (Time-Series Momentum: Is It There?) mostrano che gran parte della significatività statistica dei paper fondativi viene dal drift di lungo periodo dei mercati combinato col vol scaling, non dal segnale in sé: la contromisura è confrontare sempre la strategia con benchmark passivi equivalenti, mai con lo zero. Bhardwaj, Gorton e Rouwenhorst (Fooling Some of the People All of the Time) documentano che il premio lordo dei CTA come industria esisteva, ma le commissioni — il 4,5% l’anno del 2 e 20 — se lo mangiavano per intero, lasciando all’investitore un rendimento da T-bill: la lezione, per un fai-da-te, è che l’assenza di quel cuneo di fee è l’unico vantaggio strutturale di cui dispone, e va difeso con un turnover basso e costi di esecuzione sorvegliati come un bilancio di famiglia. Daniel e Moskowitz (Momentum Crashes) localizzano il rischio caratteristico del momentum: i crash arrivano nei rimbalzi dopo i panici, quando la gamba corta si ritrova dalla parte sbagliata di un mercato che gira più in fretta del segnale — la versione time-series lo soffre meno di quella cross-sectional, ma non ne è immune. Ilmanen e coautori (How Do Factor Premia Vary Over Time?) misurano su un secolo il decadimento fuori campione dei premi fattoriali: un haircut del 20-50% rispetto ai numeri pubblicati è la stima onesta di ciò che aspetta chi implementa oggi, e — verdetto ancora più utile — ogni tentativo di timing macro dei premi ha prodotto alpha negativi fuori campione. Park e Irwin (What Do We Know About the Profitability of Technical Analysis?), infine, ricordano che il data snooping è la malattia professionale del campo: migliaia di regole provate sugli stessi dati producono sempre qualche vincitore apparente.

Le conseguenze di design sono tre, e non negoziabili: zero parametri ottimizzati (i lookback 1/3/12 mesi sono costanti prese dalla letteratura, non il risultato di una ricerca sul mio backtest); ensemble a pesi fissi invece del lookback “migliore”; nessun timing — niente filtri macro, niente pesi adattivi, niente riduzioni discrezionali. Ogni complicazione in più è una scommessa in più contro Park e Irwin.

La ricetta#

La buona notizia è che la ricetta intera sta in una pagina, e non per pigrizia: dopo il lato critico, ogni pezzo che vedi qui sotto è il più semplice della sua categoria, per scelta.

Il segnale. Per ogni strumento, il rendimento cumulato a 21, 63 e 252 giorni di borsa (circa 1, 3 e 12 mesi); di ciascuno si prende solo il segno; la media dei tre segni è il segnale, che può valere −1, −⅓, +⅓ o +1. Tutto qui — e la semplicità è deliberata: Levine e Pedersen (Which Trend Is Your Friend?) dimostrano che tutte le forme lineari di misurazione del trend (medie mobili, incroci, filtri) sono statisticamente equivalenti, quindi si sceglie la più semplice da implementare e testare. L’ensemble serve a due cose: evita di scommettere su un solo orizzonte, e include i lookback corti che — è il risultato di Hamill, Rattray e van Hemert (Trend Following: Equity and Bond Crisis Alpha) e di Harvey e coautori — generano la protezione nei crash, dove il 12 mesi da solo arriva sistematicamente in ritardo.

La taglia. L’esposizione bersaglio di ogni strumento è il segnale moltiplicato per un budget di volatilità fisso — intorno al 2% del capitale della strategia per mercato — e diviso per la volatilità dello strumento, stimata con una media mobile esponenziale dei rendimenti (centro di massa 60 giorni) e un pavimento prudenziale a metà della volatilità di lungo periodo, perché i regimi di vol schiacciata sono esattamente quelli in cui non bisogna farsi trovare con le posizioni gonfie. Stessa vol, stessa importanza: un punto di rischio sul rame vale un punto di rischio sul Nasdaq (è l’equal-vol di Asness, Moskowitz e Pedersen, Value and Momentum Everywhere). L’esposizione si arrotonda poi a contratti interi — e a capitale retail l’arrotondamento è parte del design, non un dettaglio: con segnale a ⅓ molti bersagli quantizzano a zero, il che funziona da banda di non-trading naturale.

La banda. Si opera solo se lo scostamento tra posizione bersaglio e posizione reale supera il 25% del bersaglio, oltre alla granularità minima di un contratto. È la versione domestica del risultato di Gârleanu e Pedersen (Dynamic Trading with Predictable Returns and Transaction Costs): coi costi di transazione reali non si insegue mai il bersaglio esatto, ci si muove solo quando lo scarto vale più del viaggio. La conseguenza pratica: la valutazione è giornaliera ma la frequenza effettiva di trading è vicina al mensile, e le frizioni attese restano nell’ordine dello 0,3-0,6% l’anno — il budget entro cui, per il conto di Bhardwaj, la strategia deve poter sopravvivere anche a costi doppi o tripli.

Il vol targeting. Sopra il livello dei singoli strumenti, un moltiplicatore di portafoglio scala tutte le posizioni per tenere la volatilità della strategia vicina a un bersaglio del 10% annuo, con un tetto di leva a 1,5: quando la vol realizzata della strategia sale, la taglia scende, e viceversa. È il volatility management di Barroso e Santa-Clara (Momentum Has Its Moments) e Moreira e Muir (Volatility-Managed Portfolios), che su questo stile dimezza la curtosi e taglia proprio le code dei momentum crash di Daniel e Moskowitz — l’unico “timing” ammesso dal design, perché ha zero parametri liberi e un segno fissato in anticipo: può solo ridurre.

Un mercato simulato e la meccanica della ricetta: i tre segni a 1, 3 e 12 mesi (sopra) si combinano nella posizione a gradini (sotto), che il vol scaling ridimensiona e la banda del 25% filtra. Il lookback corto gira per primo nell’inversione: è lui che compra la protezione. Numeri illustrativi.

L’universo: sei settori#

Su quali mercati, dunque? L’universo di riferimento conta una quindicina di strumenti logici: tre indici azionari (Nasdaq, Russell 2000, Dow), tre punti della curva dei Treasury (2, 10 e 30 anni), tre valute (euro, sterlina, dollaro australiano), tre metalli (oro, argento, rame), due energie (WTI e gas naturale), due-tre agricoli (grano, soia, mais). La composizione insegue le correlazioni, non il numero: la curva dei tassi è rappresentata dai suoi capi e non dal centro ridondante, il complesso della soia conta come una scommessa sola, e le classi storicamente più generose col trend — FX, tassi, commodity — pesano quanto l’equity, non meno (Fung e Hsieh, Empirical Characteristics of Dynamic Trading Strategies; Hutchinson e O’Brien documentano che le commodity sono l’unica classe che paga durante le crisi finanziarie).

La doppia taglia dei contratti. Ogni strumento logico esiste in due varianti: il micro e il contratto standard full-size (l’oro in decimi da 10 dollari il punto o in lotti pieni da 100, il WTI in centesimi da 100 barili o in lotti da 1.000, e così via). Quale famiglia si trada è un parametro con tre modalità — solo micro, solo full, mista — e la scelta dipende dal capitale: al capitale attuale i micro sono obbligati, perché la volatilità di un solo contratto standard supererebbe il budget di rischio dell’intero mercato su quasi tutto l’universo, e il portafoglio collasserebbe su due-tre posizioni; al crescere del capitale i full diventano convenienti (spread più stretti, commissioni relative più basse), e nella modalità mista la migrazione è automatica, strumento per strumento: quando la vol di un contratto full entra nel budget per mercato, il bot passa alla taglia grande, con un’isteresi che impedisce il ping-pong e il cambio di famiglia solo a posizione chiusa o al roll. La strategia è la stessa a 150 mila come a 3 milioni: cambia solo la taglia del mattone.

Due esclusioni deliberate. L’ES e il suo micro MES restano fuori dall’universo: sono gli strumenti della guardia notturna della TRPS e dell’hedge della DHCS, e tenere ogni contratto assegnato a una sola strategia rende la contabilità delle posizioni una somma banale invece di un rompicapo. E le criptovalute restano fuori con motivazione piena: nessun supporto nel corpus storico, otto anni scarsi di dati, e nel test che conta — il crash COVID — il bitcoin si è mosso col Nasdaq, aggiungendo beta azionario esattamente quando le put corte soffrivano: il contrario del mestiere per cui questa strategia esiste.

A livello di dati, i segnali corrono su serie continue di rendimenti dei contratti detenuti: al roll si concatenano i rendimenti, mai i prezzi, perché è l’unico modo di misurare ciò che un investitore avrebbe davvero incassato — Géczy e Samonov mostrano che il momentum calcolato sui prezzi spot delle commodity è un’illusione che sui futures rollati si rovescia. Il roll segue il calendario di ogni mercato e, sulle commodity fisiche, non oltrepassa mai il first notice day: un retail non prende in consegna barili. La pendenza della curva — il carry — viene misurata e archiviata a ogni ciclo, ma non muove ordini: la letteratura la promuove come segnale complementare (Koijen, Moskowitz, Pedersen e Vrugt, Carry), però il suo profilo di rischio — perde nelle recessioni globali, in tutte le classi insieme — è proprio quello che il conto già possiede in abbondanza via short put. Il trend è il complemento; il carry no.

Che cosa aspettarsi#

I numeri onesti, dopo l’haircut fuori campione di Ilmanen: uno Sharpe netto atteso tra 0,3 e 0,5 — non l'1,8 lordo dei backtest accademici — con drawdown fisiologici del 20-25% e, questa è la parte difficile, possibili stagnazioni pluriennali: il decennio 2010-2018 ha reso al trend following circa l'1% l’anno con il motore statisticamente intatto (Babu e coautori, You Can’t Always Trend When You Want — il titolo dice tutto). Chi giudica questa strategia sul suo estratto conto trimestrale ha sbagliato pagina; l’orizzonte di valutazione è il ciclo intero, e il razionale non è mai stato lo Sharpe da solo: è ciò che questo profilo di rendimento fa al resto del portafoglio, che è l’argomento della prossima pagina.

Ed è la configurazione in cui il sistema gira adesso: la strategia CTA è operativa accanto alla TRPS e alla DHCS, con un ciclo al giorno a metà mattina, la taglia governata dai budget di volatilità qui descritti e un report mensile che mi arriva per email il primo lunedì del mese con rendimento, costi e margine della gamba (la meccanica è nella pagina Il bot CTA). Come sempre su questo sito, i numeri attesi sono un dato di letteratura e di cronaca, non una promessa: pagina Disclaimers.

I punti deboli#

Chiudo con l’elenco di ciò che può fare male, perché è la parte che nessuna brochure mette in copertina — e la parte che devi accettare prima, non dopo.

Il whipsaw è la tariffa. Nei mercati laterali il segnale compra i massimi locali e vende i minimi locali, perdendo poco ma spesso: è il premio assicurativo che il trend follower paga — l’esatto speculare dei 15 centesimi che la TRPS incassa — in cambio della convessità nei movimenti prolungati. Chi non tollera lunghe sequenze di piccole perdite non tollererà questa strategia.

I gap non sono coperti. La convessità del trend vive sui movimenti che durano settimane o mesi; su un salto notturno di un giorno — la notte BoJ, il lunedì del 1987 — il segnale non ha il tempo di girarsi, e la protezione del conto resta ai guardrail della sezione Risk management e alle difese della TRPS. Comprare questa strategia come “copertura dei crash” è comprarla per il motivo sbagliato: copre i ribassi prolungati, non i fulmini.

La quantizzazione. A capitale retail metà dei bersagli vale 0 o 1 contratto: la strategia reale insegue quella teorica con un errore di arrotondamento permanente, dichiarato e misurato. Coi micro l’errore è tollerabile; è comunque un vento contrario che i backtest istituzionali non hanno.

Le correlazioni nei giorni cattivi. La diversificazione tra sei settori è il motore, ma nei regimi risk-on/risk-off le correlazioni salgono tutte insieme e la vol di portafoglio supera il bersaglio proprio quando meno lo si vorrebbe; Hurst e coautori identificano nella correlazione media tra mercati l’unico predittore monotono della performance dello stile. Il vol targeting mitiga, non elimina.

L’abbandono è il rischio numero uno. La statistica più impietosa di Bhardwaj non riguarda i mercati ma gli operatori: il pattern tipico del CTA fallito è la ricalibrazione dopo il drawdown — cambiare i parametri, “aggiustare” il segnale, spegnere tutto sul minimo. Per questo i lookback sono costanti e non parametri, e ogni regola di riduzione ha il segno fissato in anticipo: la strategia è progettata per rendere difficile a me stesso il gesto che storicamente uccide i suoi simili.

Riepilogo parametri (range verosimili): ensemble dei segni a 1/3/12 mesi a pesi fissi (costanti di progetto, non parametri); budget di volatilità per strumento 1,5-2% del capitale della strategia; vol stimata EWMA 60 giorni con pavimento a metà della vol di lungo periodo; bersaglio di portafoglio circa 10% annuo con tetto di leva 1,5; banda di non-trading 25%; cap settoriali 25-30%; cap di rischio aggregato 50% del capitale in volatilità; drawdown brake al 15% con dimezzamento delle taglie. Tutto il resto — ed è quasi tutto — è aspettare.

Resta la domanda che decide se questa pagina merita di esistere: perché tenere in portafoglio una strategia con metà dello Sharpe delle altre due? La risposta non sta nei suoi rendimenti ma nel quando arrivano, ed è la prossima pagina.